C语言实现哈希表查找: 优化查找效率
C语言实现高效哈希表查找
本文将带你学习如何使用C语言构建哈希表,并实现快速的人名查找功能。我们将重点关注如何优化查找效率,确保平均查找长度不超过指定值。
一、问题分析
假设我们需要在一个班级中快速查找学生姓名对应的学号。由于班级人数相对固定,我们可以利用哈希表这种数据结构来提高查找效率。
二、哈希表构建
我们需要设计一个哈希函数,将人名映射到哈希表中的特定位置。同时,还需要选择合适的冲突解决方法来处理哈希冲突(即不同的人名被映射到同一个位置的情况)。
三、C语言代码实现
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define TABLE_SIZE 10 // 哈希表大小
#define R 3 // 平均查找长度
typedef struct {
char name[20];
int id;
} Person;
typedef struct {
Person* data;
int size;
} HashTable;
int hash(char* name) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < strlen(name); i++) {
sum += name[i];
}
return sum % TABLE_SIZE;
}
void insert(HashTable* table, Person person) {
int index = hash(person.name);
while (table->data[index].id != -1) {
index = (index + 1) % TABLE_SIZE; // 线性探测法解决冲突
}
table->data[index] = person;
table->size++;
}
int search(HashTable* table, char* name) {
int index = hash(name);
int count = 0;
while (table->data[index].id != -1) {
if (strcmp(table->data[index].name, name) == 0) {
return index;
}
index = (index + 1) % TABLE_SIZE;
count++;
if (count > R) {
return -1; // 超过平均查找长度,返回-1表示未找到
}
}
return -1; // 未找到
}
int main() {
HashTable table;
table.size = 0;
table.data = (Person*)malloc(sizeof(Person) * TABLE_SIZE);
for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {
table.data[i].id = -1; // 初始化哈希表
}
// 添加一些人名到哈希表中
insert(&table, (Person){'Alice', 1});
insert(&table, (Person){'Bob', 2});
insert(&table, (Person){'Charlie', 3});
insert(&table, (Person){'David', 4});
insert(&table, (Person){'Eve', 5});
// 在哈希表中查找指定人名
char name[20];
printf('请输入要查找的人名:');
scanf('%s', name);
int index = search(&table, name);
if (index != -1) {
printf('找到了,该人的id是:%d\n', table.data[index].id);
} else {
printf('未找到该人\n');
}
free(table.data);
return 0;
}
四、代码解读
- 我们使用
TABLE_SIZE定义哈希表的大小,使用R定义平均查找长度。 Person结构体表示单个学生的姓名和id信息。HashTable结构体表示哈希表,包含一个指向Person数组的指针和表的大小。hash函数计算人名的哈希值,这里使用简单的字符串ASCII码求和取模算法。insert函数将新的人名信息插入到哈希表中,使用线性探测法解决冲突。search函数在哈希表中查找指定人名,如果找到则返回其索引,否则返回-1。main函数中,我们初始化哈希表,插入示例数据,并演示如何进行查找操作。
五、总结
通过本文,你学习了如何使用C语言构建哈希表并实现快速的人名查找功能。我们还探讨了如何优化查找效率,确保平均查找长度不超过指定值。在实际应用中,你可以根据具体需求选择不同的哈希函数和冲突解决方法,以达到最佳性能。
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